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大数据时代的营销变局

发布时间:2019-09-14 09:47:03 编辑:笔名

大数据时代的营销变局

在新迈执行副总裁、联合创始人陈潜看来,大数据时代的到来,消费者的行为习惯的改变,以及技术的创新都带来了营销方式革命性的变化,数字营销进入一个新的时代。而对于广告公司来说,如何更好地整合工具与数据,从纷繁的信息中沙里淘金?如何能够更好地读懂消费者复杂行为背后的需求,为消费者画像?如何能够利用数据的力量让营销更精准?将成为打破这种变局值得思考的方法。

如何锻造数据炼金术

大数据时代,信息量巨大,碎片化的数据充斥着整个互联。有专家认为,到2020年,大数据总量将达到35.2ZB的量级,可能是2013年数据规模的44倍。数据变多了,垃圾和金子都蕴含其中,这需要有非常好的炼金术才可以把数据中的金子找出来。

因此,陈潜认为,在大数据时代下,数字营销将来比拼的不仅是媒体投放量、与客户的关系,还比拼的是对于大数据的挖掘能力。通过数据的深度研究、消费者洞察和行业分析,从而给广告主提供有价值的帮助。"作为广告代理公司,你能接触到各种各样的数据和分析工具。如何更好地整合这些数据,更好的运用这些工具是非常重要的。"

在数据洞察方面,陈潜举例道,搜索就是天然的大数据平台,每天数十亿次的搜索是洞悉各行业发展的晴雨表,这些丰富的数据如果能够很好的挖掘,推出适合各行业的数据分析报告、数据产品,就能够让广告主更好的了解行业的趋势和动态。另一方面搜索又完整的记录了消费者的整个决策路径,对于广告主更好的读懂消费者,把握消费者需求,并为目标消费群进行画像提供了条件。

而在工具与技术产品的整合能力方面,陈潜表示:"很多人对技术有错误的了解,作为代理公司在数字营销方面重要的不是拥有多专业的技术,而是拥有运用技术工具的能力,从国内或者国外的营销工具中,能帮助客户挑选最适合他们的工具,并且做好数据营销模型的分析工作。"

搜索营销进入2.0时代

在市场低迷时期,数字营销让互联广告交出了亮丽的成绩单,而搜索营销则是ROI最高的营销平台之一,从新迈的业绩可见一斑。"虽然搜索引擎增长的速度放缓,但是仍处于增长期,新迈今年至少增长50%。"陈潜表示,新迈的业务除了品牌广告代理之外,搜索引擎占有很大比重。

随着媒介环境和消费者搜索行为的变化,搜索营销已经从1.0时代走到了2.0时代。

这是因为媒介更加碎片化,用户的决策周期变长,消费者搜索行为也变得更加复杂。

陈潜说,"以前消费者购买某一样商品,可能只需要3、4次搜索。而现在,这个搜索的路径会变得很长,用户快速做决定变得越来越难。此外,消费者不只是做普通的搜索,他还会去贴吧、知道、等平台获取信息比,进行反复的比较。这导致营销的链条也变得复杂,搜索营销决不只是简单的关键词投放,而要考虑在一个更完整的搜索链条中去对消费者施加影响。"

那么,怎样才能让品牌沟通有效?陈潜提到了百度MOMENTS的方法论。他强调要从消费者需求出发,找到关键时刻与消费者实时沟通,最终影响其决策。搜索完整地再现了消费者的决策轨迹,这其中也蕴含了千千万万个关键时刻,音乐的时刻、旅游的时刻、餐饮的时刻等等,挖掘这些时刻背后的行为,就可以看到栩栩如生的消费者画像,找到与其沟通的合理方式。例如,丰田品牌的关注者充满能量,不停奋斗,他们更喜欢麦当劳、肯德基等快餐。而当消费者搜索"失恋了很痛苦怎么办?"和"读万卷书行万里路",其实一般都是旅行需求的前兆。找到这些搜索的关键时刻,读懂消费者需求,是搜索营销2.0时代的关键所在。

RTB:大数据如何让营销更精准

数字营销经过多年的变化,广告模式一直在变化,起初企业谈CPA、CPM成本,后来企业谈人们在站停留的时间,然后企业开始考虑核心用户的问题。再到技术的力量让RTB迅速崛起。2011年底开始,RTB和DSP等热词几乎充斥了整个互联广告。2012年则被看作是中国RTB的元年。RTB,这一强调高效、精准、人群购买的投放方式,可以说代表着数字广告大数据时代的到来。

目前,全球超过半数以上世界500强,正在通过DSP进行RTB广告投放,作为起源地的美国,其当前60%以上广告数量均来自于RTB。在中国,RTB广告虽然只占到整个络广告的2%,但生态链开始迅速建立和完善。迄今为止,中国AdExchange平台已经超过五家,DSP则大大小小达到了20多家,Trading Desk开始成为4A标配,DMP和SSP也开始出现。

今年RTB为什么会集中爆发?陈潜解释说,"首先,它基于PC端,用户比较熟。而且这个概念炒了很多年,它就是精准定向,通过cookie把广告展现在用户面前。其次,国内巨头都开始介入,像百度推出了AdExchange平台。这样一来,我们DSP的供应商就能接住这些流量,今年这一块的量应该翻不止一倍。"

但陈潜也指出,目前国内RTB市场还处于野蛮生长阶段,很多层面还停留在概念阶段,广告主应该如何合理的制定预算,在不同的媒介分配比例是多少,都没有很好的方法论进行指导。因此,陈潜认为,这需要更交叉的数据研究,而覆盖全数据的搜索平台可以做这样的事情。比如,浏览某个站的用户,之前都访问过那些站,对什么样的内容感兴趣,受到影响的程度是多少。此外,每次投放完以后,也可以看到用户又去了那里,对下一次投放可以进行实时再优化。如果能够进行这样深入的研究,并尝试建立一套投放的数据模型,那么对广告主来说就非常有意义了。


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